用Redis缓存SQL语句，感觉执行速度能快不少，不知道大家有没有试过这种办法提升效率

“用Redis缓存SQL语句，感觉执行速度能快不少，不知道大家有没有试过这种办法提升效率”，这个说法在网上一些技术论坛，比如知乎、CSDN、V2EX上，时不时就能看到有开发者提出来讨论，乍一听，这个想法很直接：Redis那么快，SQL查询有时候慢，把慢的SQL结果存到Redis里，下次需要的时候直接取，不就省去了查询数据库的时间吗？速度肯定能上去，但实际情况远比这个想法要复杂，而且如果使用不当，很可能不仅没提升效率，反而带来了更多麻烦。

这个说法的核心思想,在特定场景下确实是成立的，这也是为什么“缓存”技术会如此普及的原因，你有一个网站首页，上面显示着“今日热门文章排行榜”，这个排行榜的数据可能是通过一个比较复杂的SQL联表查询得到的，每秒有成千上万的用户要访问这个页面，如果每个用户请求都去数据库执行一遍这个SQL，数据库压力会非常大，响应速度也会变慢，这时候，如果把查询结果计算出来，放进Redis里，设置一个合适的过期时间（比如5分钟），那么在接下来的5分钟内，所有用户请求排行榜数据，都直接从内存速度的Redis中读取，速度会是飞快的，数据库也得到了休息，在这种“读多写少”、“数据实时性要求不高”的场景下，用Redis缓存SQL结果（注意，是缓存结果，不是缓存SQL语句本身）是提升效率非常经典和有效的做法。

问题就出在对“缓存SQL语句”这个表述的理解上，如果理解为“把SELECT * FROM users WHERE id = 1这条SQL命令字符串当成Key，将其执行结果当成Value存到Redis里”，那这种用法非常罕见，而且通常不是个好主意，为什么呢？因为SQL语句本身可能千变万化，哪怕多一个空格，都被Redis认为是不同的Key，更重要的是，它没有解决缓存的核心问题：数据一致性。

数据一致性是缓存系统中最棘手的问题,当你缓存了数据后，最难的不是“读”，而是“写”，举个例子，你缓存了用户A的信息（SELECT * FROM users WHERE id = 123），过了一会儿，用户A自己修改了昵称，执行了一条UPDATE users SET nickname='新名字' WHERE id=123，这时，数据库里的数据已经变了，但你缓存在Redis里的那条用户A的信息还是旧的，所有读取缓存的请求拿到的都是过时的、错误的昵称，这就是脏数据。

为了解决这个问题,你必须在更新数据库的同时，想办法让旧的缓存失效，通常有几种策略：1. 在更新数据后，直接删除Redis中对应的缓存（比如删除Key为user:123的数据），这样下次读取时，发现缓存没了，就会重新去数据库查，并把新结果塞回缓存，2. 在更新数据后，直接更新Redis中的缓存，第一种策略（删除缓存）更常用，因为它更简单，能避免在并发更新时的一些复杂问题。

如果你只是简单地把SQL语句本身作为Key来缓存,缓存失效”会变得极其困难，因为你可能根本不知道哪条数据的更新，会影响哪一堆SQL查询的结果，特别是对于复杂的、带有多重条件的查询语句，要精确地找出所有需要失效的缓存Key，几乎是一项不可能完成的任务，这会导致缓存中堆积大量脏数据，用户看到的永远是过时的信息，业务逻辑就乱套了。

业界标准的做法不是缓存“SQL语句”，而是缓存“数据对象”或“查询结果集”，你会设计一个更有意义的、结构化的Key，还是上面那个用户信息的例子，你不会用完整的SQL语句做Key，而是会用像user:info:123这样的Key，这样，当用户123的信息更新时，你非常明确地知道，只需要删除或更新user:info:123这个Key就可以了，对于文章排行榜，你可能会用homepage:hot_articles作为Key，这种设计使得缓存的管理和维护变得清晰可控。

还要考虑缓存什么数据是值得的,并不是所有SQL查询都适合缓存，对于那些非常快、本身执行就只要几毫秒的简单查询，引入缓存带来的网络开销（连接Redis、发送命令、获取结果）可能比直接查数据库还慢，这就得不偿失了，只缓存那些计算代价高、耗时较长、但又不要求绝对实时性的查询结果。

“用Redis缓存来提升数据库查询效率”这个方向是完全正确的，也是现代Web开发中极其重要的优化手段，但关键点在于，要缓存的是SQL的“查询结果”，并且要为这个结果设计一个易于管理的Key，同时必须建立一套完善的缓存失效策略，以保证数据的一致性，如果误解为“缓存SQL语句本身”，很可能会陷入数据混乱的泥潭，论坛里那些有经验的开发者回复这个提议时，也大多是提醒要注意这些陷阱，而不是否定缓存的价值本身，办法是个好办法，但一定要用对地方、用对方法。